找了很久找到的一款仿CAD软件，原来是VC6.0开发的，现在我已经移植到了VS2015里面，功能方面支持直线，圆形，矩形，多边形的绘制；
支持镜像，移动，复制，旋转等操作，不支持DXF，不支持图形的对齐，最多的特点是程序的界面很美观，适合在上面做扩展开发！

FaceTools处理过的LFW数据集，都是对齐后的图片，其中有些是FaceTools对齐不了的，对齐了的有12000多张图片

Accenture开发的PPT集成软件，在设计PPT的时候非常好用，对齐、分裂等功能用于美化PPT很方便

在Unity中实现百度AI人脸识别登录演示，涉及到的技术主要包括Unity引擎、C#编程语言以及百度的人脸识别API。
Unity是一款强大的跨平台游戏开发引擎，而C#是Unity的主要编程语言，用于编写游戏逻辑和交互功能。
百度AI人脸识别服务是基于深度学习技术的智能面部识别系统，能实现人脸检测、特征提取、人脸识别等功能，广泛应用于身份验证、安全监控等领域。
我们需要在Unity项目中设置好必要的环境。
这包括安装Unity编辑器，创建一个新的Unity场景，并确保Unity版本与所使用的百度SDK兼容。
然后，需要在C#脚本中导入必要的库，如Unity的`usingUnityEngine`和百度AISDK的`usingBaidu.Aip.Face`。
在C#脚本中，你需要注册并获取百度AI的API密钥（APIKey和SecretKey），这些是调用百度API时的身份验证凭证。
你可以通过百度AI开放平台进行注册并申请相应的API权限。
将这些密钥安全地存储在项目中的配置文件或环境变量中，避免暴露敏感信息。
接着，初始化百度人脸识别的客户端对象，通常包含设置API密钥、设置请求的URL以及选择相应的服务接口。
例如：```csharpvarclient=newAipFace("your_api_key","your_secret_key");client.HttpClient.Timeout=TimeSpan.FromSeconds(30);```在登录过程中，关键步骤是捕捉用户的人脸图像。
这可以通过Unity内置的相机组件来实现，例如创建一个虚拟相机专门用于捕获面部。
可以使用Unity的`WebCamTexture`类获取摄像头的实时视频流，并将其转化为适合API处理的图像格式，如Base64编码的字符串。
然后，调用百度API的人脸检测接口（`Detect`方法）来检测图像中的人脸。
该接口会返回人脸的位置、大小等信息，便于后续的对齐和识别操作。
例如：```csharpDictionaryoptions=newDictionary();options.Add("face_fields","face_token,face_probability");varresult=client.Detect(imageBase64,options);```一旦检测到人脸，使用人脸特征提取接口（`Search`方法）来寻找匹配的用户。
这通常需要预先上传用户的人脸信息到百度AI的服务器上，形成人脸库。
匹配成功后，可以将返回的用户信息与系统中的账户进行比对，从而完成登录验证。
在实际应用中，为了提高用户体验，可能需要考虑错误处理和优化，比如处理网络延迟、重试机制、以及在多用户环境中如何有效地管理人脸库等。
"百度AI人脸识别"在Unity中的实现涉及Unity3D引擎与C#编程的结合，以及百度AI提供的面部识别服务。
这个过程包括环境配置、API调用、图像处理、人脸识别和账户验证等多个环节，需要对相关技术有深入理解和实践。

本人在工作实践中写的一个汉字显示程序，在linux平台下，利用frambuffer显示设备来显示。
用freetype2库来显示矢量汉字。
程序带有汉字对齐、加粗、自动换行等功能。
对于freetype2和frambuffer入门很有帮助。
本程序已经经过试验验证。

自定义了QComboBox，将下拉框的原有左对齐的文字改为右对齐，包括下拉列表的文字，增大了下拉列表的高度，调整下拉列表的宽度的自适应。
下拉框的下拉列表改成了仿手机的滑动操作方式，此为工程源码，Qt5亲测可用。

用功能表达学习目标了解说函数依赖于变量的含义了解如何表达多元函数了解如何表达由另一个功能组成的功能，以及为什么我们以这种方式表达功能介绍数学和代码中的概念趋于一致。
两者都是表达想法并为周围世界建模的机制。
现在是时候开始进行一些切线了，探讨数学中的表示函数与代码中的表示函数如何对齐。
这些概念中的一些可能看起来像是回顾，但是当我们继续探索其他数学主题时，巩固基础将为您提供清晰的信息。
表达功能让我们找到一种通常讨论功能的方法。
我们将函数描述为$f（x）$。
$f（x）$是我们表达函数的通用方法。
我们并不是说输出等于$y$或其他，我们只是说函数返回了输出。
例如，我们可以说以下内容：$$f（x）=3x$$上面的表达式表示输出等于$x$的3倍。
请注意，该输出随输入而变化的数学表达式与以编程方式表示函数随输入如何变化非常吻合。
在编程中，我们可以

allegro自动对齐工具skill,cadense工具必备

大眼仔旭给大家分享一款轻量级的图像处理工具。
HornilStylePixPro中文注册版是一个拥有许多先进功能的图形编辑程序。
Stylepix是“样式图片”缩写，这意味着你的图片具有一个良好的风格。
HornilStylePixPro中文版图像处理工具直观的用户界面可以减少您的时间工作，为了编辑图片更好更快！HornilStylePixPro1.14中文注册版HornilStylePixPro中文版-简介HornilStylePixPro是一个拥有许多先进功能的图形编辑程序。
Stylepix是“样式图片”缩写，这意味着你的图片具有一个良好的风格。
HornilStylePix具有一个直观的用户界面，它是为了让控制选择功能更加简单、方便而设计的，即使你没有经验，你也一样可以学会如何编辑图片和对你的照片进行润色。
总之，HornilStylePix直观的用户界面可以减少您的时间工作，为了编辑图片更好更快！HornilStylePix–功能介绍1.节省时间与直观的用户界面HornilStylePix具有直观的用户界面。
它的目的是调整所选功能简单，方便。
即使你没有经验，你可以轻松地学习如何编辑图像和修饰您的照片。
因此，HornilStylePix直观的用户界面减少您的时间工作.为了更好的速度编辑，HornilStylePix的设计重点在于轻，功能强大。
HornilStylePix运行在更少的资源，如网络，书籍和笔记本电脑或虚拟机的图像处理功能全（VMware公司虚拟框，虚拟pc等）的环境。
我们一直在努力提高HornilStylePix性能。
便携式支持HornilStylePix是一个轻量级的。
一种便携式版本的运行HornilStylePix从可移动存储设备如USB闪存驱动器，闪存卡，或软盘（媒体）。
要安装HornilStylePix便携式，只要下载便携包，然后解压缩。
要启动HornilStylePix便携，只需双击您的便携dirveStylePix.exe文件插图2.浏览图片和幻灯片浏览图像工具可以让你轻松地探索开放前的影像图像。
你也可以打开，复制，删除和重命名的图像或目录。
幻灯片显示了选择的图片系列是在当前工作的全屏幕模式路径中。
支持的文件格式：JPEG，PNG，GIF等，tif格式和TGA，BMP和旅行商。
3.方便的工作环境有多个文件可以同时打开工作。
打开的图像安排在MDI（多文档界面）的容器标签。
MDI的支持级联，瓷砖垂直，水平平铺，设置图标的安排。
快速的图像切换：画布窗口之间切换，按Ctrl+Tab键。
如果你想回去，按Ctrl+Shift+Tab键。
如果按上述键，切换窗口被弹出。
然后，如果你想选择下一个画布，按Tab键。
4.多层及分组支持层是用于HornilStylePix分开的画布不同的对象。
图层就像是在另一个堆放胶片。
每一层都可以有不同的对象。
HornilStylePix支持四个对象类型（图像，文本和路径形状）和组对象。
该组对象包含其他对象。
此外，本集团可能包含其他组。
您可以使用层管理层次。
HornilStylePix支持混合模式是用于确定如何两层互相融合。
在StylePix，您可以使用21种混合模式。
5.选择工具HornilStylePixPro中文版图像处理工具支持区域如以下选择工具：自动范围选择和色彩范围选择工具方形，圆形选取工具多边形，套索选择工具您可以通过上述工具的区域选择具有以下模式：新，加，减和相交。
现有的区域选择可以进行修改操作：边界，扩展，合同和柔软性。
6.50种实用的图像过滤器。
颜色调节过滤器：自动水平，自动对比度，自动颜色平衡，级别，曲线，色彩平衡，亮度/对比度，色相/饱和度，伽玛校正，去色，反转，灰度，阈值，量化，直方图均化，色调分离。
锐化和模糊过滤器像素化滤镜渲染过滤器噪声滤波器扭曲过滤器卷积过滤器风格过滤器形态滤波器照片增强过滤器7.绘图工具HornilStylePixPro中文版图像处理工具支持各种绘图工具如画笔，橡皮擦，直线，曲线，喷雾，克隆刷，洪水填充，渐变填充，路径和形状。
8.文字工具文本工具允许你在画布上键入文本。
在文本字符串可以被修改，不仅在正常状态，但也不失旋转对象属性的状态。
9.变换和对齐转换工具允许你改变选择区域或对象。
只有当区域选择启用存在。
当变换工具被激活，可以旋转和调整大小。
10.加强和还原工具在提高工具允许您提高基础上的图像变暗，躲闪，模糊和锐化工具。
11.裁剪工具作物工具用于作物或剪辑图像。
它适用于所有的形象，有形及无形的层面。
12.多

在计算机视觉领域，图像配准是一项关键任务，它涉及到将多张图像对齐，以便进行比较、融合或分析。
OpenCV（开源计算机视觉库）提供了一系列工具和算法来执行这项工作，其中包括相位相关法。
本文将深入探讨如何利用OpenCV实现相位相关图像配准，并详细介绍相关知识点。
相位相关是一种非像素级对齐技术，它通过计算两个图像的频域相位差异来确定它们之间的位移。
这种方法基于傅里叶变换理论，傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域，其中图像的高频成分对应于图像的边缘和细节，低频成分则对应于图像的整体结构。
我们需要理解OpenCV中的傅里叶变换过程。
在OpenCV中，可以使用`cv::dft`函数对图像进行离散傅里叶变换。
这个函数将输入的图像转换为频率域表示，结果是一个复数矩阵，包含了图像的所有频率成分。
然后，为了进行相位相关，我们需要计算两个图像的互相关。
这可以通过将一个图像的傅里叶变换与另一个图像的共轭傅里叶变换相乘，然后进行逆傅里叶变换得到。
在OpenCV中，可以使用`cv::mulSpectrums`函数来完成这个步骤，它实现了复数乘法，并且可以指定是否进行对位相加，这是计算互相关的必要条件。
接下来，我们获得的互相关图在中心位置有一个峰值，该峰值的位置对应于两幅图像的最佳位移。
通过找到这个峰值，我们可以确定图像的位移量。
通常，这可以通过寻找最大值或最小二乘解来实现。
OpenCV提供了`cv::minMaxLoc`函数，可以帮助找到这个峰值。
在实际应用中，可能会遇到噪声和图像不完全匹配的情况。
为了提高配准的准确性，可以采用滤波器（如高斯滤波器）预处理图像，降低噪声影响。
此外，还可以通过迭代或金字塔方法逐步细化位移估计，以实现亚像素级别的精度。
在实现过程中，需要注意以下几点：1.图像尺寸：为了进行傅里叶变换，通常需要将图像尺寸调整为2的幂，OpenCV的`cv::getOptimalDFTSize`函数可以帮助完成这一操作。
2.零填充：如果图像尺寸不是2的幂，OpenCV会在边缘添加零，以确保傅里叶变换的效率。
3.归一化：为了使相位相关结果更具可比性，通常需要对傅里叶变换结果进行归一化。
一旦得到配准参数，可以使用`cv::warpAffine`或`cv::remap`函数将一幅图像变换到另一幅图像的空间中，实现精确对齐。
总结来说，OpenCV提供的相位相关方法是图像配准的一种高效工具，尤其适用于寻找微小的位移。
通过理解和运用上述步骤，开发者可以在自己的项目中实现高质量的图像配准功能。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。